pembuatan sobel menggunakan mathlab

listing program sobel:
clear all
I=imread('nodules1','tif');
figure(1),imshow(I);
%[N,M]=size(I);
%for i=1:N-1
% for j=1:M-1
% Gx(i,j)=I(i,j)-I(i,j+1);
% Gy(i,j)=I(i,j)-I(i+1,j);
%G(i,j)=abs(Gx(i,j))+ abs(Gy(i,j));
%end
%end

%figure(8),imshow(G);
Gx=[1 1 1
0 0 0
-1 -1 -1];
Gy=[-1 0 1
-1 0 1
-1 0 1];
G1=conv2(I,Gx);
G2=conv2(I,Gy);
figure(8),imshow(G1);
figure(9),imshow(G2);
G=abs(G1)+abs(G2);
figure(10),imshow(uint8(G));

Ouput:

file asli:


hasil sobel 1:



hasil sobel 2:


Hasil sobel 3:

Selengkapny......

Tugas simulasi Bu Yuhliza

Hardware-in-the-Loop simulation of a hybrid electric vehicle using Modelica /Dymola
Dietmar Winkler, Clemens Gühmann
Technical University of Berlin

Abstraksi

Di dalam journal ini adalah modeling suatu hybrid electric vehicle menggunakan bahasa modeling yang berorientasi menolak Modelica. fokus utama yang akan menjadi real-time simulasi dalam hubungan dengan sebuah Hardware-In-The-Loop ( Hil) adalah bangku percobaan sistem. Journal memberikan komponen yang utama hybrid electric vehicle ( HEV) menggunakan hybrid Yang mikro Arsitektur. Hybrid Mikro mengijinkan penggunaan Start/Stop operasi seperti halnya regenerasi energi rem. Seperti satu contoh ke luar dari tugas kompleks dari bastar pengontrol suatu strategi kendali untuk status tugas baterei yang menggunakan suatu fungsi kepekaan akan jadi dijelaskan. Untuk menunjukkan dampak penggunaan kepekaan seperti itu berfungsi hasil dari suatu simulasi akan dipersentasikan pada akhir journal.

Kata kunci: hybrid electric vehicle, kereta kuasa, modeling& simulasi, real-time, bangku percobaan



1. Perkenalan

proses pengembangan mobil Yang sekarang adalah shaped oleh permintaan berbeda dari pembuat undang-undang, pabrikan dan pelanggan. Minat utama dari pembuat undang-undang meletakkan dengan ini di dalam yang lebih rendah exhaust-gas emisi/ pancaran sedangkan pelanggan ingin suatu mobil dengan suatu pemakaian bahanbakar rendah. Yang sungguh sial suatu pemakaian bahanbakar rendah tidak secara otomatis menyerah kepada rendah exhaust-gas emisi/ pancaran dan sebaliknya. Sebagai tambahan terhadap menuntut menjadi pernah lebih keras untuk temu, zaman pengembangan ber/kurang semakin banyak.Tetapi zaman pengembangan menurun meminta test lebih awal tentang sarana angkut komponen yang terutama komponen menyangkut kuasa melatih. Di masa lalu oleh karena itu suatu kecenderungan baru tentang filosofi mengembangkan sedang diikuti oleh pembuatan mobil. kecenderungan yang Baru ini adalah sering dipuja-puja ke sebab: " Dari Jalan ke Alat penggulung untuk Memasang". Alat-Alat yang mana yang menguji yang mana dilaksanakan pada atas test mahal mengemudi dengan sarana angkut riil di jalan digeser untuk suatu alat penggulung bangku percobaan.
Tetapi sebab kamu masih memerlukan suatu mobil yang mana adalah hampir bisa dipastikan tidak tersedia di dalam suatu awal tahap pengembangan test ini digeser untuk suatu mesin/motor atau bangku percobaan sistem transmisi minyak. Pada bangku percobaan system mesin/motor seperti itu adalah suatu kalibrasi menyangkut milik mesin/motor unit kendali elektrik ( ECU) dapat dilaksanakan. Ini secara normal dilaksanakan untuk poin-poin operasi keperluan [yang] saja. Jika [satu/ orang] bermaksud melaksanakan ECU kalibrasi seperti itu juga untuk operasi mesin/motor [yang] dinamis tertentu kondisi-kondisi harus dijumpai. Satu orang adalah bangku percobaan sistem mesin/motor itu harus mempunyai suatu operasi yang sangat dinamis cakupan. Yang lain menjadi bahwa suatu beban yang yang mana adalah secara normal berlaku untuk mesin/motor selama suatu siklus test harus yang disediakan sebagai isyarat kendali di dalam real-time kepada bangku percobaan sistem. Alat-Alat ini bahwa diperlukan untuk disediakan suatu bangku percobaan sistem bersama-sama dengan suatu real time komputer. bangku percobaan sistem mesin/motor yang Sangat dinamis seperti itu dapat digunakan untuk Hil simulasi tentang segala model kereta pengarah. Yang mana menyediakan alat penghubung isyarat pantas. Begitu penggunaan bangku percobaan sistem mesin/motor untuk pengembangan dari HEV pengarah kereta dan arsitektur baru adalah suatu menarik dan kesempatan menantang......

karena terlalu banyak utuk di posting maka aka memperpanjang page webnya,. jadi untuk lebih lengkapnya download fileny:

http://h1.ripway.com/ferdiabe/ferditrans.doc


untuk sumber journal aslinya dapat di download pada file:

http://www.mathpros.com/papers/hybrid/Hardware_in_the_Loop_Simulation_of_a_Hybrid_Electric_Vehicle_using_Modelica_and_Dymola.pdf

Selengkapny......

Operasi Matriks Pada Mathlab

Semua perhitungan di MATLAB pada dasarnya bekerja hanya pada satu macam objek, yaitu matriks. Pada beberapa situasi, matriks 1 x 1 diterjemahkan sebagai skalar dan matriks baris (1 x n) atau kolom (m x 1) diterjemahkan sebagai vektor. Pengetahuan tentang operasi matriks menjadi sangat penting bagi pengguna MATLAB.

Matriks dapat dimasukkan kedalam MATLAB dalam beberapa macam cara:
Dimasukkan dengan rincian eksplisit elemen-elemennya.
Dibuat melalui M-files
Melalui eksternal data file
Melalui perintah-perintah internal dan fungsi sebagai keluaran atau hasil

Sebagai contoh, pada statement berikut:

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]

secara jelas menghasilkan 3x3 matriks dan memasukkannya ke dalam variable A. Elemen matriks juga dapat ditulis dengan koma sebagai pemisah begitu juga untuk membuatnya kosong atau nol. Jadi statement di atas dapat juga dibuat seperti berikut:

A = [1,2,3; 4,5,6; 7,8,9]

OPERASI MATRIKS

Operasi matriks berikut adalah yang tersedia pada MATLAB:


Operasi matriks tersebut berlaku juga untuk skalar (matriks 1 x 1). Jika ukuran dari matriks tidak sesuai untuk operasi matriks, error message akan tampil, kecuali pada operasi matriks skalar (penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian) yang dalam hal ini tiap entri dari matriks akan dioperasikan secara skalar.

Operasi pembagian matriks memerlukan perhatian khusus. Jika A adalah matriks bujursangkar yang inversibel (memiliki invers) dan b adalah kolom yang bersesuaian, begitu juga dengan vektor barisnya, maka :
x = A\b adalah hasil dari A*x = b
x = b/A adalah hasil dari x*A = b

Pada pembagian kiri, jika A adalah bujursangkar, maka akan difaktorkan menggunakan eliminasi gauss dan faktor-faktor ini dapat digunakan untuk solusi A*x = b. Jika A bukan bujursangkar, maka akan difaktorkan dengan orthogonalisasi Householder dengan pivot kolom dan faktor-faktornya dapat digunakan di bawah atau pada penentuan sistem dalam pendekatan least square. Pembagian kanan dapat didefinisikan dengan pembagian kiri pada persamaan b/A = (A'\b').

Operasi matriks penjumlahan dan pengurangan sudah mengandung operasi berdasarkan entri, tetapi operasi matriks lainnya tidak, atau yang lainnya adalah benar-benar operasi matriks. Penting untuk mengamati operasi-operasi: *, ^, \, /, agar dapat dibuat untuk operasi berdasarkan entri dengan menambahkan simbol period atau titik. Contoh :

[1,2,3,4] .* [1,2,3,4]

atau

[1,2,3,4] .^ 2

akan menghasilkan [1,4,9,16]. Ini biasanya sering dibutuhkan ketika menggunakan MATLAB grafik.

Selengkapny......

Mengenal Mathlab

Matlab merupakan suatu software pemrograman perhitungan dan analisis yang banyak digunakan dalam semua area penerapan matematika baik bidang pendidikan maupun penelitian pada universitas dan industri. Dengan matlab, maka perhitungan matematis yang rumit dapat diimplementasikan dalam program dengan lebih mudah.

Matlab merupakan singkatan dari MATriks LABoratory dan berarti software ini dibuat berdasarkan vektor-vektor dan matrik-matrik. Hal ini mengakibatkan software ini pada awalnya banyak digunakan pada studi aljabar linier, serta juga merupakan perangkat yang tepat untuk menyelesaikan persamaan aljabar dan diferensial dan juga untuk integrasi numerik.

Matlab memiliki perangkat grafik yang powerful dan dapat membuat gambar-gambar dalam 2D dan 3D. Dalam hal pemrograman, Matlab serupa dengan bahasa C dan bahkan salah satu dari bahasa pemrograman termudah dalam hal penulisan program matematik. Matlab juga memiliki beberapa toolbox yang berguna untuk pengolahan sinyal (signal processing), pengolahan gambar (image processing), dan lain-lain.


PERBEDAAN MATLAB DENGAN SOFTWARE PEMROGRAMAN LAIN Terdapat perbedaan yang signifikan antara Matlab dengan software pemrograman lainnya (C/C++, Visual Basic, Java, dan lain-lain). Perbedaan yang utama antara keduanya dapat dilihat dari tiga faktor yaitu tujuan penggunaannya, fitur yang disediakan dan orientasi hasil masing-masing.

Ditinjau dari segi penggunaannya, software pemrograman biasanya berfungsi umum untuk berbagai kebutuhan (misalnya sistem informasi dan database), sedangkan Matlab digunakan spesifik sebagai alat bantu komputasi untuk bidang-bidang ilmiah (pendidikan, riset penelitian akademis, riset penelitian industri, dan lain-lain) yang membutuhkan library program perhitungan dan tools disain dan analisis sistem matematis.
Ditinjau dari segi fiturnya, bahasa pemrograman umumnya hanya merupakan alat bantu membuat program, sedangkan Matlab dalam softwarenya selain membuat program juga terdapat fitur lain yang memungkinkan Matlab sebagai tools untuk disain dan analisis matematis dengan mudah.
Ditinjau dari segi orientasi hasilya, software pemrograman lain lebih berorientasi sebagai program untuk menghasilkan solusi program baru yang eksekusinya cepat, reliable dan efektif terhadap berbagai kebutuhan. Sedangkan Matlab lebih berorientasi spesifik untuk memudahkan penuangan rumus perhitungan matematis. Dalam hal ini dengan Matlab maka pembuatan program matematis yang kompleks bisa menjadi lebih singkat waktunya namun bisa jadi eksekusi program Matlab ini jauh lebih lambat dibandingkan bila dibuat dengan software pemrograman lainnya.


APLIKASI MATLAB

Matlab memiliki ruang lingkup kegiatan penggunaan yaitu:
Disain matematis
Pemodelan sistem matematis
Pengolahan data matematis (sinyal, citra dan lain-lain)
Simulasi, baik yang real time maupun tidak
Visualisasi 2D dan 3D
Tools analisis & testing
Karena kemampuan komputasi matematisnya yang tinggi, library program perhitungan yang lengkap, serta tools disain dan analisis matematis yang sudah tersedia maka Matlab begitu banyak digunakan di bidang-bidang pendidikan dan riset penelitian (akademis maupun industri) di dunia. Matlab digunakan mulai dari mengajarkan siswa tentang matriks, grafik fungsi matematik, sistem kontrol, pengolahan citra, pengolahan sinyal, sampai dengan memprediksi (forecasting) harga saham serta disain persenjataan militer berteknologi tinggi.

Terdapat beberapa bidang yang paling sering menggunakan Matlab sebagai software pembantu:

Bidang MIPA, terutama matematika termasuk statistik (aljabar linier, diferensial, integrasi numerik, probability, forecasting), fisika (analisis gelombang), dan biologi (computational biology, matematika genetika)
Bidang teknik (engineering), terutama elektro (analisis rangkaian, sistem kontrol, pengolahan citra dan pengolahan sinyal digital), mesin (disain bentuk alat/mesin, analisis sistem kalor)
Bidang ekonomi dan bisnis, terutama dalam hal pemodelan ekonomi, analisis finansial, dan peramalan (forecasting)


PERKEMBANGAN MATLAB

Karena kebutuhan yang tinggi terhadap program komputer yang menyediakan tools komputasi, pemodelan dan simulasi dengan berbagai fasilitasnya, maka berbagai fitur ditambahkan kepada Matlab dari tahun ke tahun. Matlab kini sudah dilengkapi dengan berbagai fasilitas yaitu Simulink, Toolbox, Blockset, Stateflow, Real Time Workshop, GUIDE dan lain-lain. Selain itu hasil dari program Matlab sudah dapat diekspor ke C/C++, Visual Basic, Fortran, COM, Java, Excel, dan web/internet. Dengan demikian hasil dari Matlab dapat dikompilasi dan menjadi program yang waktu eksekusinya lebih cepat, serta bisa diakses dengan berbagai cara.

Selain Matlab sebenarnya sudah ada beberapa software komputasi lain yang sejenis, namun tidak selengkap dan berkembang sebagus Matlab. Selain itu Matlab tersedia untuk bergai platform komputer dan sistem operasi. Hingga kini Matlab tetap menjadi software terbaik untuk komputasi matematik, baik di dunia komputer Macintosh maupun PC, yang sistem operasinya Windows ataupun Linux/Unix.

Selengkapny......

Deteksi Pornografi Pada Citra Digital Menggunakan Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan By rifqi imanto

Perkembangan teknologi komunikasi dan informasi memiliki dampak positif dan negatif. Salah satu dampak negatifnya adalah penyebaran gambar-gambar yang tidak pantas tanpa terkendali sehingga dapat diakses oleh pengguna di bawah umur. Dengan memanfaatkan pengolahan citra digital dan jaringan saraf tiruan mengenali dan mendeteksi sebuah citra yang memiliki nilai pornografi atau tidak.
Pada pengolahan citra digunakan metode deteksi tepi (edge detection) dengan operator sobel, pendeteksian ini menggunakan pendekatan dua objek setengah lingkaran dan lingkaran didalamnya yang memiliki jarak berdekatan yang kemudian diubah dalam bentuk vektor untuk diolah menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma LVQ(Learning Vector Quantization) untuk mengenali pola tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software Matlab 7.1 yang memiliki toolbox Image Processing dan Neural Network. Dalam Paper ini menerangkan langkah awal dari pengenalan dan peneteksian pornografi dari pola yang terbentuk hasil deteksi tepi. Penelitian ini masih dapat dikembangkan dengan berbagai metode lain ataupun menggabungkan beberapa metode untuk pengoptimasian hasil deteksi. Pendeteksian pornografi dapat diaplikasikan lebih lanjut dalam pemfilteran pada proses upload citra ke server atau dapat digunakan pada aplikasi desktop untuk pencegahan citra pornografi masuk dalam komputer yang digunakan.

Selengkapny......

PENGEMBANGAN METODOLOGI PENGOLAHAN DATA RADAR

Sistem satelit Radar mampu menyediakan data yang relatif bebas dari gangguan atmosfer. Hambatan yang dirasakan banyak pengguna radar adalah ketersediaannya dalam kanal tunggal sehingga membatasi aspek interpretasinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metodologi pengolahan data radar untuk pemetaan struktur geologi, dalam hal ini lineamen/kelurusan. Struktur geologi tertentu memberikan gambaran tentang deposit bahan tambang tertentu.
Salah satu metoda untuk memetakan struktur geologi dilakukan dengan teknologi penggabungan citra (data fusion) dan deteksi tepi. Tujuan utama dari pengembangan kajian penggabungan citra adalah untuk memperoleh citra baru yang memiliki keunggulan dalam resolusi spasial dan sekaligus spectral dari dua atau lebih data citra. Teknik penggabungan citra dapat dilakukan dengan empat cara, yaitu : Kombinasi Band, Kombinasi Aritmetik, Transformasi Statistik, Trasformasi Ruang Warna. Sedangkan deteksi tepi untuk mengektraksi lineament secara visual untuk mendukung interpretasi. Deteksi tepi dilakukan setelah diperoleh hasil penggabungan citra yang paling baik. Algoritma yang digunakan untuk deteksi tepi adalah Algoritma Sobel, Prewitt dan Canny. Dari hasil penggabungan citra terlihat bahwa secara umum semua citra hasil penggabungan menunjukkan peningkatan informasi tentang permukaan bumi. Kenampakan yang ditunjukkan citra hasil penggabungan relatif lebih baik dari citra tunggal, baik Landsat maupun citra Radarsat. Beberapa kelurusan mikro secara lebih jelas ditampakkan pada semua citra fusi. Pada kasus ini, teknik Principal Component menunjukkan kenampakan yang relatif lebih baik dengan kecerahan dan kontras yang lebih sesuai. Untuk deteksi tepi, dibutuhkan citra dengan kanal tunggal, sehingga dilakukan pemecahan sebelum prosedur deteksi struktur dilakukan. Produk penggabungan citra yang paling baik secara visual pada penelitian ini adalah Principal Component yang memiliki 4 kanal utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kanal ke tiga memiliki tingkat tutupan awan yang sangat sedikit sehingga kanal ini digunakan pada deteksi tepi. Hasil deteksi tepi menggunakan algoritma Sobel dan algoritma Prewitt memberikan kenampakan yang tidak berbeda nyata. Keduanya terlihat sangat sensitif terhadap perubahan gradien yang mikro, namun tidak sensitif terhadap perubahan makro seperti terrain atau bentang lahan. Dengan menggunakan algoritma Canny, secara kualitatif terlihat bahwa algoritma Canny memiliki peluang pengembangan yang lebih baik. Namun demikian eksplorasi dan trial-and-error masih perlu dilakukan lebih lanjut untuk meneliti peluang perolehan hasil yang lebih optimal.
Gambar 1. Hasil Fusi Principal Component, menunjukkan kenampakan yang relatif lebih baik dengan kecerahan dan kontras yang lebih sesuai

s = 2.0

Gambar 2. Hasil deteksi struktur (di dalam bagian dari area PT KPC) menggunakan Operator Canny dengan beberapa parameter penghalusan (sigma, o).

Selengkapny......

Pembuatan histogram menggunakan matlab

Histogram citra menyatakan frekuensi kemunculan berbagai derajat keabuan dalam citra. Teknik pemodelan histogram mengubah citra hingga memiliki histogram sesuai keinginan. Teknik pemodelan yang sering dipakai adalah ekualisasi histogram. Ekualisasi histogram bertujuan untuk mendapatkan histogram citra dengan distribusi seragam.
Langkah-langkah melakukan ekualisasi histogram:
Baca image dan dapatkan nilai tingkat keabuan dari setiap pixel penyusunnya, dan simpan dalam array. Gunakan fungsi imread().
Cari nilai maksimum tingkat keabuan citra tersebut. Nilai ini nantinya akan dipakai untuk menentukan histogram ekualisasinya. Gunakan fungsi max()
Buat histogram citra asal. Simpan frekuensi kemunculan derajat keabuan tersebut dalam array(vector). Mula-mula kita siapkan array(vector) kosong yang ukurannya mengacu kepada nilai maksimum derajat keabuan citra dibulatkan ke 2n. Untuk selajutnya hitung frekuensi kemunculan derajat keabuan pada masing-masing posisi vector.
Buat histogram ekualisasinya. Histogram ekualisasi dicari dengan menghitung prosentase kemunculan derajat keabuan yang ada dikalikan dengan derajat keabuan maksimum dari citra asal.
Cari nilai tingkat keabuan dari citra bari hasil ekualisasi dengan menggunakan histogram ekualisasinya.
Untuk memetakan histogram ekualisasi menjadi citra baru, kita siapkan array (matrik) kosong yang ukurannya sama dengan citra asal. Selanjutnya masing-masing nilai matrik baru dihitung dari nilai histogram ekualisasi bedasarkan nilai matrik gambar lama.
Petakan ke citra baru.
Dengan menggunakan MatLab algoritma tersebut dapat diimplementasikan sebagai berikut:




Atau juga dapat dituliskan sebagai berikut:





Berikut ini adalah perbandingan image sebelum dan setelah dilakukan ekualisasi.

Selengkapny......